Wissensressourcen in Auto Answers und Bots

Bots und Auto Answers wird unterstützt in MicroStrategy Cloud Environments (MCE) und beginnend in MicroStrategy ONE (März 2024), Bots und Auto Answers wird unterstützt auf dem MicroStrategy Cloud für die Regierungsplattform. Sie können nur Bots In MicroStrategy Library Und Library Mobile Apps.

Auto verbessert die Antwortgenauigkeit, indem bei Benutzeranfragen Objektnamen und Beispieldaten aus Datensätzen als Kontext verwendet werden. In manchen Fällen können die von Benutzern gestellten Fragen für Auto aufgrund des eingeschränkten Kontexts unklar erscheinen. Dies tritt normalerweise auf, wenn Benutzer davon ausgehen, dass das System geschäftsspezifische Begriffe automatisch als Datensatzobjekte oder -werte erkennt. Um dieses Problem anzugehen, beginnend in MicroStrategy ONE (März 2024), Auto nutzt zusätzliche Wissensressourcen, die Benutzer in ein Dashboard hochladen können oder Bot. Zu diesen Ressourcen gehören unter anderem Wirtschaftsglossare, Listen mit Fachbegriffen, Akronymen, Synonymen und spezifischen Definitionen (beispielsweise Laborreferenzbereiche für gesunde Erwachsene).

Wissensressourcen verbessern die Leistungsfähigkeit von Dashboards und Bot Eigentümer können ihren Geschäftsbenutzern ein umfassenderes und stabileres Chat-Erlebnis bieten und so eine mühelose Kommunikation und präzisere Antworten gewährleisten.

Im folgenden Thema wird der Begriff „Definitionen“ verwendet, um Inhalte zu beschreiben, die zu Ihrem Wissensbestand hinzugefügt wurden.

Dateiformat und Einschränkungen

Die folgenden Richtlinien gewährleisten optimale Leistung und Benutzerfreundlichkeit in MicroStrategy Cloud Umgebungen (MCE).

Diese Einschränkungen können je nach den sich entwickelnden Kapazitäten und Möglichkeiten verschiedener Umgebungen angepasst werden.

Unterstütztes Dateiformat und Größe

Datei Format: MicroStrategy unterstützt nur Wissensressourcen im Excel-Format (.xlsx).
Dateigröße: Die maximale Dateigröße beträgt 5 MB oder 200 Zeilen, je nachdem, welche Grenze zuerst erreicht wird.

Inhaltliche Anforderungen

Nur-Text-Inhalt: Die Datei darf nur Wissen im Textformat enthalten. Eingebettete Bilder, Diagramme, Pivot-Tabellen und ähnliche Inhalte werden nicht verarbeitet.
Spaltenbeschränkungen: Alle wesentlichen Informationen müssen in der ersten Spalte der Excel-Datei stehen. Während der Text in den nachfolgenden Spalten nicht genutzt wird von MicroStrategy AI Für zusätzliche Informationen können Sie diese Spalten verwenden, um Ihre Wissensressourcen effizient zu organisieren.
Zeichenbegrenzungen: Jede Zelle hat eine maximale Länge von 2000 Zeichen.

Funktionsbeschränkung

Bot Themen: Der Bot kann hochgeladene Wissensressourcen nicht nutzen, während er KI-generierte Fragen zu jedem vordefinierten Thema beantwortet. Bot Eigentümer sollten dies beim Erstellen von Themen berücksichtigen. Um die Antwortgenauigkeit zu verbessern, werden von der KI vorgeschlagene Fragen und Datenfragen aus Benutzereingaben mit relevanten Inhalten aus Wissensressourcen beantwortet.

Wissensressourcen in automatische Antworten hochladen

Öffnen Sie ein Dashboard.
Wählen Datei > Dashboard-Eigenschaften.
Klicken Auto im linken Bereich.
In Wissen, ziehen Sie eine Datei per Drag & Drop oder klicken Sie auf Dateien durchsuchen und wählen Sie eine Datei aus, um den automatischen Antworten zusätzlichen Kontext hinzuzufügen.

Warten auf Hochladen fertigstellen. Wenn Sie schließen aus Dashboard-Eigenschaften bevor der Upload abgeschlossen ist, erscheint eine Warnung. Wählen Weiter hochladen um mit dem Hochladen des Wissensobjekts fortzufahren oder Trotzdem schließen , um den Upload abzubrechen, die Excel-Datei zu entfernen und zu schließen Dashboard-Eigenschaften.

Sie müssen nicht warten, bis die Studium Schritt zum Abschluss. Klicken Sie auf OK.
Zurückkehren zu Dashboard-Eigenschaften um zu überprüfen, ob Studium abgeschlossen ist, den Zeitstempel des Uploads und die Anzahl der Definitionen im hochgeladenen Wissensobjekt.

Wissensressourcen hochladen auf Bots

Erstelle eine neue Bot oder öffnen Sie eine bestehende Bot und klicken Sie auf das Bearbeiten Symbol oben rechts.
Drücke den Anpassungen Bedienfeld.
In Wissen, ziehen Sie eine Datei per Drag & Drop oder klicken Sie auf Dateien durchsuchen und wählen Sie eine Datei aus, um zusätzlichen Kontext hinzuzufügen Bot.
Sie müssen nicht warten, bis die Studium Schritt zum Abschluss. Klicken Sie auf Speichern.
Zurückkehren zu Anpassungen um zu überprüfen, ob Studium abgeschlossen ist, den Upload-Zeitstempel und die Anzahl der Definitionen im hochgeladenen Wissensobjekt.

Verbesserung der Antwortqualität

Wenn ein Benutzer mit einem Airline-Datensatz wie dem folgenden interagiert:

Benutzer können nach bestimmten Flughäfen suchen, indem sie deren Namen (z. B. Dulles oder Raegan) anstelle von Flughafencodes (z. B. IAD oder DCA) verwenden, wie unten gezeigt:

In diesem Beispiel Bot ist nicht in der Lage, die Bedeutung oder den Sinn der angegebenen Namen zu interpretieren. Um dies zu beheben, können Sie detaillierte Informationen in einer einspaltigen Excel-Datei bereitstellen. Die Datei sollte die Flughafencodes in drei separaten Zeilen definieren, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. Beispiel: „IAD ist der Flughafencode für den Washington Dulles International Airport.“

Sobald die Datei wie oben beschrieben hochgeladen, untersucht und gespeichert wurde, können Sie genaue Antworten erhalten, die das Wissen in der hochgeladenen Datei nutzen.

Es werden nur die relevanten Informationen weitergegeben an MicroStrategy AI.

Sehen Sie die genauen Antworten der Bot nach dem Hochladen der Excel-Datei:

Anwendungsfälle und Best Practices

Befolgen Sie beim Einsatz von Wissensressourcen die folgenden Best Practices:

Jeder Wissensgegenstand muss einige Schlüsselwörter oder Wörter mit ähnlichen semantischen Definitionen enthalten, die sowohl in der Frage als auch im Wissensgegenstand verwendet werden. Diese Ähnlichkeiten sind erforderlich, um den Wissensbestand bei der Beantwortung einer Frage nutzen zu können. Wenn das Wissenselement allgemeine Regeln, automatische Antworten und Bots wird Probleme haben, Wissen semantisch mit der Frage in Verbindung zu bringen. Allgemeine Regeln können in den Bot Benutzerdefinierte Anweisungen.

Integrieren Sie Definitionen, die Objektnamen für die Bot einschließlich Begriffe, Akronyme oder Synonyme. Zum Beispiel:

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The code SLS stands for Sales
The code SOP is a descriptor for SLS - Operations with role definition as Operational support for Sales Activities (AP, SL, ES, SE)

Geben Sie Definitionen für vorhandene Objekte an, um Benutzern dabei zu helfen, ihre Fragen mit den richtigen Begriffen zu formulieren. Wenn ein Benutzer beispielsweise eine Metrik wie die folgende angibt:

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L4Q stands for last four quarter and is a metric of average score for last 4 quarters. It can also be considered as the annual score.

Es ist sinnvoll, den Fachjargon zu definieren, bevor man ihn in die Analyse einbezieht:

Fügen Sie spezifische Definitionen ein, die für die Datenanalyse wichtig sind. Zum Beispiel:

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For a human male of age 0-16, the normal blood pressure is 116/70mm Hg
For a human male of age 17-35, the normal blood pressure is 119/79mm Hg
For a human male of age 36-59, the normal blood pressure is 124/77mm Hg
For a human male of age 60 and above, the normal blood pressure is 133/69mm Hg
For a human female of age 0-16, the normal blood pressure is 105/66mm Hg
For a human female of age 17-35, the normal blood pressure is 122/72mm Hg
For a human female of age 36-59, the normal blood pressure is 132/70mm Hg
For a human female of age 60 and above, the normal blood pressure is 139/68mm Hg

Mit dem oben genannten Wissen, die Bot kann genauere Ergebnisse liefern, indem das Alter des Patienten aus dem Datensatz als allgemeiner Maßstab für 120/80 mm Hg wird nicht universell auf alle Altersgruppen und Geschlechter angewendet.

Berechnen Sie abgeleitete Metriken mithilfe vorhandener. Wenn beispielsweise Umsatz und C3 vorhandene Kennzahlen sind:

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Predicted Revenue = [0.23 * (Revenue)] + C3

Definitionen für Attributelementwerte können aufgenommen werden, um die BotVerständnis von Benutzeranfragen. Wie in Verbesserung der Antwortqualitätkann das Wissen wie folgt definiert werden:

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The attribute Airport Code contains values like BWI, IAD and DCA.
BWI is the airport code for Baltimore/Washington International Thurgood Marshall Airport.
DCA is the airport code for Ronald Reagan Washington National Airport.
IAD is the airport code for Washington Dulles International Airport.

Wenn Sie die Wirksamkeit eines zusätzlichen Datenelements testen möchten, bevor Sie es zum Wissensobjekt hinzufügen, können Sie das Wissen der Abfrage selbst hinzufügen. Zum Beispiel:

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How many SBD employees did we hire this year ? The code SLS stands for Sales.  The code SBD is a descriptor for SLS - Business Development with role definition as Responsible for Business Development Support for Sales.

Wenn der zusätzliche Kontext die erwartete Antwort zurückgibt, können Sie ihn dem Wissensbestand hinzufügen.

Vermeiden Sie beim Umgang mit Wissensressourcen folgendes Verhalten:

Definitionen sollten keine irrelevanten Informationen enthalten.
Die Antwortleistung hängt von Ihrer Wissensdatenbankzeile und der Anzahl der relevanten Zeilen in der Frage ab. Vermeiden Sie das Hinzufügen zu vieler Zeilen oder zu vieler Informationen zu jeder Zeile. Dies kann die KI verwirren und zu Halluzinationen führen.

Wenn Sie beispielsweise Fragen zu Rollen und Verantwortlichkeiten von Mitarbeitern in einer Vertriebsabteilung erwarten, können Sie die folgenden Definitionen verwenden:

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The code SLS stands for Sales. The code SOP is a descriptor for SLS - Operations with role definition as Operational support for Sales Activities (AP, SL, ES, SE).The code SBD is a descriptor for SLS - Business Development with role definition as Responsible for Business Development Support for Sales. The code SCS is a descriptor for SLS - Customer Success Manager with role definition as Responsible for Account Health Checks & Renewals.

Die Weitergabe des gesamten Textes an die MicroStrategy AI erhöht die Token-Anzahl und verzögert die Antwortzeit. Stattdessen sollten die Informationen auf mehrere Zeilen aufgeteilt werden:

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The code SLS stands for Sales. 
The code SOP is a descriptor for SLS - Operations with role definition as Operational support for Sales Activities (AP, SL, ES, SE).
The code SBD is a descriptor for SLS - Business Development with role definition as Responsible for Business Development Support for Sales. 
The code SCS is a descriptor for SLS - Customer Success Manager with role definition as Responsible for Account Health Checks & Renewals.

Vermeiden Sie es, zusätzliche Informationen über Attribute in den Text einzubetten und zu erwarten, dass die Bot um es zu extrahieren und es dann zum Filtern und Aggregieren der Daten zu verwenden.

Betrachten Sie beispielsweise einen Datensatz mit Continent, Country, Und City Attribute und Population Und Area Metrikcs.

Wenn ein Benutzer in diesem Beispiel fragt: "In wie vielen Städten, die ich bereist habe, wird Französisch gesprochen?", das folgende Wissen enthält zusätzliche Informationen über die Country Attribut und kann bei der KI Halluzinationen hervorrufen.

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The city Strasbourg in France has a population of 280000. The official spoken language is French.
The city Tours in France has a population of 140000. The official spoken language is French.
The city Berlin in Germany has a population of 3500000. The official spoken language is German.
The city Warsaw in Poland has a population of 1700000. The official spoken language is Polish.
The city Montreal in Canada has population of 1700000. The official spoken language is French.

Um Halluzinationen vorzubeugen, laden Sie Ihr Wissen im folgenden Formular hoch:

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Cities such as Strasbourg, Tours, Lyons, Montreal, Abidjan, Yaounde, Madagascar, and Dakar use French as the official spoken language.